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基于视觉显著性的3D光场显示全局超景深优化方法研究

 北京市创新创业人才培养指导中心

Research on the global super-depth-of-field optimization method for 3D light display based on visual saliency

随着3D显示技术的蓬勃发展,人们对观看的真实感和舒适度也有了更高的追求。当前3D光场显示方案受限于现有硬件条件还存在着显示分辨率低、景深小等问题,严重制约了3D光场显示技术的进一步发展和推广应用。不同的显示装置受限于其有限的角分辨率,具有有限的景深。为实现大显示景深的三维光场显示,保证重建三维场景的显示质量,给观看者提供良好的视觉体验,通常需要将采集到的三维场景内容映射到三维显示装置的景深约束之内。一旦构建三维场景的深度超出显示装置的景深时,三维光场显示就会呈现离焦模糊,降低显示的清晰度。实际上人在观察显示画面时,更多的是关注当前画面最感兴趣区域,而人眼非注视区域的画面则一般会趋向模糊。因此,项目组提出将视觉注意力分配机制引入到3D光场显示的景深调整之中,研究基于视觉显著性的3D光场显示的全局超景深优化方法,从而实现高质量的三维光场显示效果。

项目信息

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项目负责人

张显2020级 国际学院 电子商务及法律

项目成员

汤楚文2020级 电子工程学院 电子信息类

沈思成2020级 国际学院 物联网工程

指导老师

颜玢玢电子工程学院 教授

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该项目暂无荣誉
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